Yussiwi Purwitasari 112120179

112120174 Fauzi Ramadhian

Analisis Korelasi dan Regresi Linier Sederhana
“Pengaruh Harga B...
Pengertian
Regresi
Pengukur hubungan dua variabel atau lebih yang dinyatakan
dengan bentuk hubungan atau fungsi

Korelasi
...
Persamaan Regresi
Y = a + bX
 Y : peubah takbebas
 X : peubah bebas
 a : konstanta
 b : kemiringan
Rumus Korelasi
Interval Hubungan
0
>0 - 0.25
r = Koefisien Korelasi Sampel
n = Ukuran Sampel

x = Nilai Dari Variabel Inde...
Data
Perhitungan Regresi

a=

b=

b = 0.075196851

a= 67,89115448267991

y = 67,89115448267991 + 0.075196851 x
Perhitungan Korelasi
= 0,1221075

=

Koefisien determinasi
= 0,01491024155625 atau sebesar 1,45 %
Scatter Diagram
160
140

Pemakaian Pulsa

120
100
80
Series1
60

Linear (Series1)

40
20
0
0

1,000

2,000

3,000

4,000
H...
Kesimpulan
1. Koefisien relasi(r) yang kita dapatkan bernilai 0,122. Koefisien relasi tersebut bernilai

positif menunjukk...
analisis regresi dan korelasi
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

analisis regresi dan korelasi

817 views

Published on

analisis regresi dan korelasi pengaruh harga ponsel terhadap pemakaian pulsa

Published in: Education
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
817
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
34
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

analisis regresi dan korelasi

  1. 1. Yussiwi Purwitasari 112120179 112120174 Fauzi Ramadhian Analisis Korelasi dan Regresi Linier Sederhana “Pengaruh Harga Beli Ponsel terhadap Pemakaian Pulsa” TELKOM UNIV.
  2. 2. Pengertian Regresi Pengukur hubungan dua variabel atau lebih yang dinyatakan dengan bentuk hubungan atau fungsi Korelasi Pengukur hubungan dua variabel atau lebih yang dinyatakan dengan derajat keeratan atau tingkat hubungan antarvariabel-variabel
  3. 3. Persamaan Regresi Y = a + bX  Y : peubah takbebas  X : peubah bebas  a : konstanta  b : kemiringan
  4. 4. Rumus Korelasi Interval Hubungan 0 >0 - 0.25 r = Koefisien Korelasi Sampel n = Ukuran Sampel x = Nilai Dari Variabel Independen y = Nilai Variabel Dependen Tingkat Hubungan Tidak ada korelasi antara dua variable Korelasi sangat lemah >0.25 - 0.5 Korelasi cukup >0.5 - 0.75 Korelasi kuat >0.75 - 0.99 Korelasi sangat kuat 1 Korelasi sempurna
  5. 5. Data
  6. 6. Perhitungan Regresi a= b= b = 0.075196851 a= 67,89115448267991 y = 67,89115448267991 + 0.075196851 x
  7. 7. Perhitungan Korelasi = 0,1221075 = Koefisien determinasi = 0,01491024155625 atau sebesar 1,45 %
  8. 8. Scatter Diagram 160 140 Pemakaian Pulsa 120 100 80 Series1 60 Linear (Series1) 40 20 0 0 1,000 2,000 3,000 4,000 Harga ponsel 5,000 6,000 7,000 8,000
  9. 9. Kesimpulan 1. Koefisien relasi(r) yang kita dapatkan bernilai 0,122. Koefisien relasi tersebut bernilai positif menunjukkan hubungan yang searah dari dua variabel, dimana kenaikan harga ponsel menyebabkan kenaikan pemakaian pulsa. Korelasi sebesar 0,122 menunjukkan korelasi yang sangat lemah. 2. Tidak ada hubungan yang signifikan antara dua variabel hanya sebesar 1,45% 3. Berdasarkan scatter diagram data yang kami olah menunjukkan hubungan linier positif.

×